<CHECKPOINT_FILE>是训练好的模型的权重文件路径怎么弄出来的
时间: 2024-02-12 09:08:22 浏览: 23
训练好的模型的权重文件通常是在训练过程中通过设置`save_interval`参数自动保存的。在训练过程中,模型训练了若干个epoch后,会自动保存模型的权重文件。在mmdetection中,可以通过在配置文件中设置`runner`部分的参数来控制模型的保存间隔,例如:
```
runner = dict(
type='EpochBasedRunner', # 以epoch为单位训练
max_epochs=12, # 总共训练12个epoch
save_interval=1, # 每个epoch保存一次
# ...
)
```
上述配置表示,以epoch为单位训练,总共训练12个epoch,每个epoch保存一次模型的权重文件。保存的权重文件会以`.pth`格式保存在`work_dirs`目录下。例如,如果你的配置文件是`configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py`,那么训练过程中保存的权重文件路径可能是`work_dirs/faster_rcnn_r50_fpn_1x/latest.pth`。
如果你没有设置自动保存模型的权重文件,那么可以通过以下方式获取训练好的模型的权重文件:
1. 如果你使用的是官方提供的预训练模型,可以在下载预训练模型的时候获取权重文件。
2. 如果你训练了自己的模型,可以在训练过程中手动保存模型的权重文件。例如,在训练过程中,可以通过以下代码手动保存模型的权重文件:
```
from mmcv.runner import save_checkpoint
save_checkpoint(model, 'epoch_{}.pth'.format(epoch))
```
上述代码将当前训练的模型保存为`epoch_{}.pth`格式的权重文件。其中,`model`是训练的模型,`epoch`是当前训练的epoch数。
3. 如果你已经训练好了模型,但是没有保存权重文件,那么只能重新训练模型,设置自动保存模型的权重文件,或者手动保存模型的权重文件。